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低成本、低门槛、高效能的优势，加之开(kai)源策略支持本地私有化部署，让DeepSeek在近期席卷金融科技(ji)圈(quan)，从国有大(da)行、互联网(wang)大(da)厂金融科技(ji)公司到消费金融公司、第三(san)方支付(fu)机构、上市金融科技(ji)企业(ye)纷纷宣布(bu)接入DeepSeek，加入这场AI（人工智能）应用大(da)潮。
在这场AI狂(kuang)欢里，应看到DeepSeek开(kai)源版本与某(mou)些金融场景需求存在差距，大(da)模型高并发推(tui)理对现有基(ji)础设施压力较(jiao)大(da)，且开(kai)源模型易受攻击，数据接口需强化防护。此外，DeepSeek推(tui)理模型相对于通用模型会(hui)产生更大(da)幻觉（即(ji)人工智能在信息处理和生成中的误差或错觉），是金融科技(ji)企业(ye)在AI落(luo)地过程中需要解决的另一个关键问题。
DeepSeek席卷金融科技(ji)圈(quan)
金融科技(ji)圈(quan)迎来DeepSeek时刻。2月20日，腾讯理财通宣布(bu)正式接入DeepSeek-R1模型满血(xue)版，同时支持腾讯混元大(da)模型。升级接入DeepSeek后，腾讯理财通进一步整(zheng)合(he)专业(ye)金融信息数据、微信公众号文章等资源，金融服务专业(ye)性更强、时效性更高。
多家上市金融科技(ji)企业(ye)也在近日宣布(bu)接入DeepSeek。奇富科技(ji)自主研发的大(da)模型产品ChatBI在日前完成关键升级，通过与Deepseek-R1大(da)模型的深(shen)度融合(he)，最大(da)化地结合(he)了DeepSeek卓越的MOE（混合(he)专家）模型和COT（思维链(lian)）推(tui)理能力优势，显著提升了ChatBI处理复杂数据分析(xi)任务的能力。
此外，信也科技(ji)自主研发的两个大(da)模型平台近日正式接入DeepSeek-R1，使得信也科技(ji)能够提升大(da)模型对于复杂问题的语义理解和处理能力，扩大(da)大(da)模型服务边界，更有力地支持决策类(lei)场景。连(lian)连(lian)数字也在近日正式对外宣布(bu)已完成DeepSeek大(da)模型的私有化部署，结合(he)自身的技(ji)术实力和DeepSeek的自然语言处理、推(tui)理等能力，连(lian)连(lian)数字已将DeepSeek应用到业(ye)务、研发、办公等多个关键场景。继去(qu)年(nian)5月引(yin)入DeepSeek－V2版本之后，近期乐信正式接入和部署了DeepSeek－R1版本，通过DeepSeek完善了本地化部署的、乐信专有大(da)模型“奇点”AI大(da)模型，在研发提效、内部工具、业(ye)务赋能等方面深(shen)入落(luo)地应用。
《国际金融报》记(ji)者了解到，目前多家消费金融公司通过自研智能平台接入DeepSeek。中原(yuan)消费金融公司依托自研的智能化平台“元擎Matrix”引(yin)入DeepSeek－R1版本，在智能质(zhi)检、智能问答、意图识别、提示词(ci)编(bian)写等场景进行探(tan)索应用。中邮消费金融公司将DeepSeek作为基(ji)座大(da)模型之一，提供(gong)智能问答和智能编(bian)程辅助服务。中信消费金融公司基(ji)于自主研发的“信智”一站式大(da)模型服务平台接入DeepSeek，并应用于智能质(zhi)检与知识库检索两大(da)业(ye)务场景。海尔(er)消费金融公司已经部署了DeepSeek私有化版本，沉淀出海尔(er)消金私有领域大(da)模型，正在打(da)通公域私域大(da)小模型，接入智能体平台，开(kai)始全面赋能营销、风险、贷后、客(ke)服、运营、研发、数据分析(xi)等多个场景。
优刻得董事(shi)长兼CEO季(ji)昕(cuan)华告(gao)诉记(ji)者，DeepSeek性能比肩(jian)GPT核心模型，但训练(lian)所需算力资源和资金投(tou)入更少，显著降低了企业(ye)的技(ji)术门槛和经济成本。DeepSeek开(kai)源策略支持地方政府和金融机构私有化部署，满足国产化适(shi)配要求，吸引(yin)金融科技(ji)企业(ye)快速接入。相较(jiao)于同类(lei)模型，DeepSeek的推(tui)理成本大(da)幅降低，推(tui)动行业(ye)应用广泛落(luo)地。
合(he)规与数据安(an)全备受关注
由于金融科技(ji)行业(ye)的特殊性，在接入DeepSeek时，数据安(an)全与合(he)规性备受关注。海尔(er)消费金融首(shou)席信息官梁(liang)树峰对记(ji)者表示，DeepSeek开(kai)源版本隐私安(an)全性与金融数据隐私保护需求存在差距，且大(da)模型高并发推(tui)理对现有金融基(ji)础设施还会(hui)产生较(jiao)大(da)压力。此外，开(kai)源模型易受攻击，数据接口须强化防护。
中邮消费金融科技(ji)发展部负责人朱威(wei)告(gao)诉记(ji)者，虽(sui)然DeepSeek降低了训练(lian)和推(tui)理成本，但是大(da)模型的资源需求还是较(jiao)大(da)的，同时由于金融行业(ye)严格的数据安(an)全与合(he)规性规定，消费金融企业(ye)在涉及数据安(an)全的场景下需要采用私有部署的方式来降低合(he)规风险。在GPU（图形处理单元）资源有限的情况下，如何高效安(an)全地使用DeepSeek模型成为各金融企业(ye)需要解决的问题。
针对大(da)模型应用的潜(qian)在风险，梁(liang)树峰认(ren)为，需要采取多维度防控：关于数据安(an)全与隐私保护，可通过本地化部署核心模型，避免(mian)敏感数据外流；采用联邦学习与同态加密(mi)技(ji)术，实现“数据可用不可见(jian)”。针对模型失真与合(he)规风险，可建立模型监控体系，定期及时审计模型输出偏差；嵌入监督模型及监管规则引(yin)擎，确(que)保决策符合(he)个人信息保护法等要求。针对系统性风险传导，应设计熔(rong)断机制，当模型异(yi)常时自动切换至(zhi)传统系统；与行业(ye)联盟共建风险预警平台，共享(xiang)攻击特征与防御方案。
朱威(wei)建议，一是选用参数规模合(he)适(shi)的模型，将DeepSeek聚焦在需要复杂推(tui)理的应用场景，如数据分析(xi)、机器人决策等，并与其他大(da)小模型相互结合(he)，保证智能化服务质(zhi)量；二是借鉴DeepSeek-R1的训练(lian)方式，蒸馏更加细分的垂类(lei)模型以减少对GPU资源的需求；三(san)是期望在合(he)规前提下，行业(ye)推(tui)出可信的行业(ye)大(da)模型金融云，解决各企业(ye)的GPU资源瓶颈。
上海金融与发展实验室(shi)首(shou)席专家、主任曾(ceng)刚对记(ji)者分析(xi)指出，在数据安(an)全和隐私保护方面，可以通过数据加密(mi)、脱敏处理和差分隐私技(ji)术，确(que)保数据在传输和处理中的安(an)全性。同时，支持本地化部署，避免(mian)数据外流，增强企业(ye)对数据的掌控力。此外，严格的访问控制和操作审计机制也能进一步保障数据安(an)全。而在合(he)规运营上，DeepSeek需符合(he)欧盟的GDPR（《通用数据保护条例》）、美国的CCPA（《加州消费者隐私法案》）等数据保护法规和金融行业(ye)标(biao)准(zhun)（如ISO27001信息安(an)全管理体系认(ren)证）。通过提供(gong)模型可解释性工具，满足监管对算法透明(ming)度的要求，并定期进行模型审计和性能监控，确(que)保合(he)规性和风险可控。
“幻觉”问题仍是一大(da)挑战
DeepSeek系列(lie)模型以其出色表现迅速席卷金融科技(ji)圈(quan)，但“幻觉”问题依然是它(ta)面临的一大(da)挑战。在Vectara HHEM人工智能幻觉测试（行业(ye)权威(wei)测试，通过检测语言模型生成内容是否(fou)与原(yuan)始证据一致，从而评估模型的幻觉率，帮助优化和选择模型）中，DeepSeek-R1显示出14.3%的幻觉率。
“目前有待解决的是幻觉问题。”华泰证券科技(ji)与电子行业(ye)首(shou)席分析(xi)师(shi)黄乐平对记(ji)者直言，数据是金融企业(ye)的核心资源，使用OpenAI公司开(kai)发的闭源模型时，需要上传私有数据，是金融行业(ye)使用大(da)模型的主要痛点。DeepSeek开(kai)源，可以以更低的成本部署在金融企业(ye)自己的本地服务器上，这解决了数据泄露的风险，为大(da)模型在金融行业(ye)普及铺平了道(dao)路。
朱威(wei)也指出，DeepSeek推(tui)理模型相对于通用模型会(hui)产生更大(da)幻觉，这是消费金融企业(ye)在AI落(luo)地过程中需要解决的另一个主要问题。他建议，通过知识库检索增强生成（RAG）、领域微调、人工校验等方式进行缓解，从而确(que)保推(tui)理结果(guo)的准(zhun)确(que)性与可靠性。
针对大(da)模型幻觉问题，曾(ceng)刚建议，通过引(yin)入金融领域知识图谱和规则库，限制生成内容在可信范围(wei)内；同时，通过高质(zhi)量数据的监督微调优化模型表现，并结合(he)结果(guo)验证机制和人工审核，确(que)保输出的准(zhun)确(que)性和可靠性。这种多层次的控制能够有效降低幻觉风险，提升模型在金融场景中的可信度。
来源：国际金融报